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  • dataset和dataloader
    2022-07-09 14:59:24

    DataLoader参数的具体含义 (参考自其他博客)

    1. epoch:所有的训练样本输入到模型中称为一个epoch; 
     2. iteration:一批样本输入到模型中,成为一个Iteration;
     3. batchszie:批大小,决定一个epoch有多少个Iteration;
     4. 迭代次数(iteration)=样本总数(epoch)/批尺寸(batchszie)
     5. dataset (Dataset) – 决定数据从哪读取或者从何读取;
     6. batch_size (python:int, optional) – 批尺寸(每次训练样本个数,默认为1)
     7. shuffle (bool, optional) –每一个 epoch是否为乱序 (default: False);
     8. num_workers (python:int, optional) – 是否多进程读取数据(默认为0);
     9. drop_last (bool, optional) – 当样本数不能被batchsize整除时,最后一批数据是否舍弃(default: False)
     10. pin_memory(bool, optional) - 如果为True会将数据放置到GPU上去(默认为false) 
     

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  • Dataset和Dataloader

    2021-11-17 20:25:27
    ## Dataset和Dataloader ### Dataset Dataset是一个抽象类,实际使用中需要继承Dataset,并对其__len__()方法__getitem__(idx)进行重构。前者为返回数据集长度,后者为查询idx所对应的img其label。 ### 数据...

    ## Dataset和Dataloader

    ### Dataset

    Dataset是一个抽象类,实际使用中需要继承Dataset,并对其__len__()方法和__getitem__(idx)进行重构。前者为返回数据集长度,后者为查询idx所对应的img和其label。

    ### 数据增强对数据集的影响:

    数据增强操作可以在Dataset中的getitem方法中实现。

    class LeavesDataset(Dataset):
        def __init__(self, csv, transform=None):
            self.csv = csv
            self.transform = transform
    
        def __len__(self):
            return len(self.csv['image'])
    
        def __getitem__(self, idx):
            img = cv2.imread(self.csv['image'][idx])
            img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            label = labelmap[self.csv['label'][idx]]
            if self.transform:
                img = self.transform(image=img)['image']    # transform返回字典
            return img, torch.tensor(label).type(torch.LongTensor)    # img, label
    

    假设数据集一共有100张图片,pytorch并非对数据集中的每张图片进行aug操作,将数据集扩增到200张,然后用这固定的200张图来训练网络,这是错误的理解。

    正确的理解应该是dataloader在每次生成epoch时才对数据集进行以上数据增强操作。由于数据增强有些操作是具有随机性的(采用一定概率对数据进行处理),导致每次epoch产生的数据都不相同,例如同一张图片在有的epoch翻转了,在有的epoch没有翻转,或者同一张图片在各个epoch裁剪的位置不一样,所以每次用来训练的数据不相同,到达了数据增强的目的。
    ————————————————
    原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_38314865/article/details/104318112

    ### Dataloader

    Dataloader构建了一个迭代的数据装载器,训练时每次for循环,每次iteration都会从Dataloader中获取一个batch_size大小的数据进行操作。

    DataLoader的参数很多,但我们常用的主要有5个:

    • dataset: Dataset类, 决定数据从哪读取以及如何读取
    • bathsize: 批大小
    • num_works: 是否多进程读取机制
    • shuffle: 每个epoch是否乱序
    • drop_last: 当样本数不能被batchsize整除时, 是否舍弃最后一批数据

    要理解这个drop_last, 首先,得先理解Epoch, Iteration和Batchsize的概念:

    • Epoch: 所有训练样本都已输入到模型中,称为一个Epoch
    • Iteration: 一批样本输入到模型中,称为一个Iteration
    • Batchsize: 批大小, 决定一个Epoch有多少个Iteration

    举个例子就Ok了, 假设样本总数80, Batchsize是8, 那么1Epoch=10 Iteration。 假设样本总数是87, Batchsize是8, 如果drop_last=True, 那么1Epoch=10Iteration, 如果等于False, 那么1Epoch=11Iteration, 最后1个Iteration有7个样本。
    ————————————————
    原文链接:https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/105499476

    展开全文
  • Dataset和DataLoader

    2022-06-28 16:31:30
    在加载batch数据的时候,torch创建一个可迭代的Dataset对象(需要重写__getitem__()__len__()两个方法),然后与DataLoader一起使用;DataLoader: 构造一个整数索引的采样器来获取Dataset的数据创建Dataset...

    我们一般使用for循环来训练神经网络,在每次的迭代过程,从DataLoader中取出batchsize的数据,然后前向传播反向传播一次,更新参数一次
    在加载batch数据的时候,torch创建一个可迭代的Dataset对象(需要重写__getitem__()和__len__()两个方法),然后与DataLoader一起使用;

    DataLoader: 构造一个整数索引的采样器来获取Dataset的数据

    Dataset

    创建Dataset对象:
    需要重写 getitem 方法和 len 方法。
    前者通过提供索引返回数据,也就是提供 DataLoader获取数据的方式;后者返回数据集的长度,DataLoader依据 len 确定自身索引采样器的长度。

    from torch.utils.data import Dataset
    # 输入形式:[{'x':['token_id',..],'y':[label]},..],[(['token_id',..],[label]),..]
    class SampleDataset(Dataset):
    	def __init__(self,data_pair): #[([x],[y]),..]
    		self.x = [i[0] for i in data_pair] 
    		# [[x],..] shape:(len,seq)
    		self.y = [i[1] for i in data_pair] 
    		# [[y],..]
    		self.len = len(data_pair)
    	def __getitem__(self,index):
    		return self.x[index],self.y[index]
    		# 注意:返回时self.x和self.y长度要相同
    	def __len__(self):
    		return self.len
    

    DataLoader具体步骤:

    1.DataLoader根据提供的Dataset对象,生成一个数据集大小的采样器
    2.根据是否设置shuffle选择顺序采样器还是随机采样器
    3.采样器根据数据集大小生成一个可迭代的序号列表[0,n-1]
    4.batch_sampler根据DataLoader的batch_size将采样器提供的序列列表划分成多个batchsize大小的可迭代列表

    # dataloader需接收tensor
    from torch.utils.data import DataLoader
    dataset = SampleDataset(train_data) #获取可迭代对象
    train_data = Dataloader(dataset,batch_size=config.batch_size,shuffle=True,collate_fn=)                               
    

    collate_fn()

    首先dataloader将dataset切成一个个batch,然后调用collate_fn来整理数据

    对batch排序
    对x进行padding保持长度一致,否则报错(当y是文本也需要)

    展开全文
  • Dataset DataLoader用于处理数据样本的代码可能会变得凌乱且难以维护;理想情况下,我们希望数据集代码与模型训练代码解耦,以获得更好的可读性模块化。PyTorch提供的torch.utils.data.DataLoader torch....

    Dataset 和 DataLoader

    用于处理数据样本的代码可能会变得凌乱且难以维护;理想情况下,我们希望数据集代码与模型训练代码解耦,以获得更好的可读性和模块化。PyTorch提供的torch.utils.data.DataLoadertorch.utils.data.Dataset允许你使用预下载的数据集或自己制作的数据。Dataset用于存储样本及其相应的标签,而DataLoader能为数据集提供一个迭代器,以便于访问样本。

    PyTorch域库提供了许多预加载的数据集(如FashionMNIST),且都是torch.utils.data.Dataset的子类。你可以在这里找到它们:图像数据集[3]、文本数据集[4]和音频数据集[5]

    Dataset加载数据集

    torchvision加载Fashion MNIST数据集为例。Fashion MNIST是Zalando文章里的图像数据集,包括60000个训练样本和10000个测试样本。每个示例包括一个28×28灰度图像(特征图)和10个类别之一的标签。

    我们使用以下参数加载Fashion MNIST数据集:

    • root是要存储训练/测试数据的路径

    • train指定数据集为训练集或测试集,

    • download=True表示如果在root无从获取数据集,则从网上下载。

    • transformtarget_transform分别指定特征图和标签数据类型变换。

    import torch
    from torch.utils.data import Dataset
    from torchvision import datasets
    from torchvision.transforms import ToTensor,Lambda
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    training_data = datasets.FashionMNIST(
        root="data",
        train=True,
        download=True,
        transform=ToTensor(),
        target_transform = Lambda(lambda y: torch.zeros(
        10, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1))
    )
    
    test_data = datasets.FashionMNIST(
        root="data",
        train=False,
        download=True,
        transform=ToTensor(),
        target_transform = Lambda(lambda y: torch.zeros(
        10, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1))
    )

    运行以上程序, Out:

    Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-images-idx3-ubyte.gz
    Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz
    Extracting data/FashionMNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw
    
    Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-labels-idx1-ubyte.gz
    Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz
    Extracting data/FashionMNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw
    
    Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz
    Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz
    Extracting data/FashionMNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw
    
    Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
    Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
    Extracting data/FashionMNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw

    transforms

    数据被处理后的形式并不总是适合训练机器学习算法。所以,我们使用transforms对数据执行一些操作,使其适合于训练。

    所有TorchVision数据集都有两个参数,其中transform用于修改特征图,target_transform用于修改标签。torchvision.transforms模块提供了几种常用的转换,如下文的ToTensor()Lambda

    FashionMNIST的特征是PIL图像格式,标签是整数。对于训练,我们需要将特征规范化为张量(tensor),将标签用独热(one-hot)编码张量表示。为了进行这些转换,我们使用ToTensorLambda

    ToTensor()

    ToSensor将PIL图像或NumPy ndarray转换为浮点张量(FloatTensor)。并图像的像素值在[限制在[0,1]范围内。

    Lambda Transforms

    Lambda转换应用任何用户定义的lambda函数。在这里,我们定义了一个函数来将整数转换为一个独热编码张量。它首先创建一个大小为class_num的零张量(数据集中标签的数量),并调用scatter_,它在标签y给定的索引上指定值为1。

    target_transform = Lambda(lambda y: torch.zeros(
        class_num, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1))

    迭代和可视化数据集

    我们可以像列表一样索引数据集:training_data[index]。我们使用matplotlib可视化训练数据中的一些样本。

    labels_map = {
        0: "T-Shirt",
        1: "Trouser",
        2: "Pullover",
        3: "Dress",
        4: "Coat",
        5: "Sandal",
        6: "Shirt",
        7: "Sneaker",
        8: "Bag",
        9: "Ankle Boot",
    }
    figure = plt.figure(figsize=(8, 8))
    cols, rows = 3, 3
    for i in range(1, cols * rows + 1):
        sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()
        img, label = training_data[sample_idx]
        figure.add_subplot(rows, cols, i)
        print('one-hot:',label)
        index=torch.nonzero(label)[0][0]   # one-hot转整数标签
        plt.title(labels_map[index.item()])
        plt.axis("off")
        plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
    plt.show()
    013d6ba2e5ee0b3340d4c1d65f01b05e.png
    one-hot:tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.])
    one-hot:tensor([0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
    one-hot:tensor([0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
    one-hot:tensor([0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
    one-hot:tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.])
    one-hot:tensor([0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.])
    one-hot:tensor([0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
    one-hot:tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0.])
    one-hot:tensor([0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.])

    自定义数据集类——真假索隆

    首先,导入相关库:

    import torch
    from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
    from torchvision.transforms import ToTensor, ToPILImage, Lambda
    import matplotlib.pyplot as plt
    import os
    import pandas as pd
    from PIL import Image

    图像所在文件夹与标签的Excel文件为:

    img_path = '.\zoro'
    label_path = '.\label_zoro.xlsx'

    有10张图片,5张假(用0标记)5张真(用1标记)

    链接:https://pan.baidu.com/s/1xGm6IMhq8zBQYZZCwwf3Aw 提取码:1111

    90f18f1514721ed951f63ae323706041.png93bbbdd94a2a45f19ab91a1fbab72b12.png

    自定义数据集类

    自定义数据集类必须实现三个函数:__init__, __len__, 和__getitem__

    class ZoroDataset(Dataset):
        def __init__(self, label_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
            # 读取标签文件
            self.labels = pd.read_excel(label_file)
            # 定义文件目录
            self.img_dir = img_dir
            # 定义transform
            self.transform = transform
            self.target_transform = target_transform
    
        def __len__(self):
            '''返回数据集中的样本数'''
            return len(self.labels)
    
        def __getitem__(self, index):
            '''获取数据的方法,会和Dataloader连用'''
            # 获取图片路径,0表示Excel文件的第一列
            img_path = os.path.join(self.img_dir, self.labels.iloc[index, 0])
            # 读取图片
            image = Image.open(img_path)
            # 获取图片对应的标签,1表示Excel文件的第二列
            y_label = int(self.labels.iloc[index, 1])
            # 如果使用时附加了transform参数,则对图片、标签应用转换
            if self.transform:
                image = self.transform(image)
            if self.target_transform:
                y_label = self.target_transform(y_label)
            return image, y_label

    定义一个图像展示函数

    def img_show(img):
        '''将img转化为PIL图像格式后展示'''
        to_pil_image = ToPILImage()
        img = to_pil_image(img)
        plt.imshow(img)

    定义一个索隆数据集实例

    # 这里标签采用one-hot编码只是为了展示效果,不考虑实际意义
    dataset = ZoroDataset(label_file=label_path, img_dir=img_path, transform=ToTensor(),
                          target_transform=Lambda(lambda y: torch.zeros(
                              2, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1)))

    读取图片和标签

    train_features, train_labels = dataset[0]
    img_show(train_features)
    print('one-hot标签:',train_labels)
    plt.show()
    1183a71f128dce68c9cd614aa567da59.png

    输出:

    one-hot标签:tensor([1., 0.])

    DataLoader

    Dataset一次检索只能检索一个样本。但我们在训练模型时,通常希望以“小批量”的方式采样,并在每个回合(epoch)打乱数据以避免模型过拟合。这就需要DataLoader了。DataLoader通过一个简单的API为我们抽象了这种复杂的功能,且是可迭代的。

    batch_size = 2
    train_dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
    print('数据集样本数:', len(dataset))  # __len__()

    遍历DataLoader

    我们已经将该数据集加载到DataLoader中,接下来可以根据需要对数据集进行迭代。下面的例子中每次迭代都会返回一批train_featurestrain_labels(分别包含batch_size个特征和标签)。当我们指定了shuffle=True时,所以在对所有批进行迭代之后,数据顺序将被打乱。

    可以用next()for循环对DataLoader进行迭代:

    • next()

    for epoch in range(2):
        data_iter = iter(train_dataloader)  # 构建迭代器
        for i in range(int(len(dataset) / batch_size)):
            train_features, train_labels = next(data_iter)
            plt.figure(i)
            for j in range(batch_size):
                plt.subplot(int(f"1{batch_size}{j + 1}"))
                # print(train_features.size())
                img = train_features[j]
                label = train_labels[j]
                img_show(img)
    
                print(f"Label: {label}")
            plt.show()
    • for循环

    for epoch in range(2):
        data_iter = iter(train_dataloader)
        for i, (train_features, train_labels) in enumerate(data_iter):
            plt.figure(i)
            for j in range(batch_size):
                plt.subplot(int(f"1{batch_size}{j + 1}"))
                # print(train_features.size())
                img = train_features[j]
                label = train_labels[j]
                img_show(img)
    
                print(f"Label: {label}")
            plt.show()

    shuffle=True时,数据集被打乱:



    904aebb2f313efabfbf0fe682a8ed296.png092236c15e8c433dfbbebd185ead2795.png
    b976a7251f76bfee004ff767f159abd1.png677054c1ddc26b8656389afc17f8d41a.png
    37b11505e420349ee45084f2ed783af2.png

    shuffle=False时,按顺序迭代:



    5bf842ab419c08c5285a50d1c72b5620.png7111eb9b4a7d419cbe78d0cde1aff921.png
    adbdc23699966e3963bbc6aa103c6492.png5fe3a51d19e680a3c4bf15009e2dd9b8.png
    8c5c105c2d15e936bd7d579fd6d99886.png

    全部代码:

    import torch
    from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
    from torchvision.transforms import ToTensor, ToPILImage, Lambda
    import matplotlib.pyplot as plt
    import os
    import pandas as pd
    from PIL import Image
    
    img_path = '.\zoro'
    label_path = '.\label_zoro.xlsx'
    
    
    class ZoroDataset(Dataset):
        def __init__(self, label_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
            # 读取标签文件
            self.labels = pd.read_excel(label_file)
            # 定义文件目录
            self.img_dir = img_dir
            # 定义transform
            self.transform = transform
            self.target_transform = target_transform
    
        def __len__(self):
            '''返回数据集中的样本数'''
            return len(self.labels)
    
        def __getitem__(self, index):
            '''获取数据的方法,会和Dataloader连用'''
            # 获取图片路径,0表示Excel文件的第一列
            img_path = os.path.join(self.img_dir, self.labels.iloc[index, 0])
            # 读取图片
            image = Image.open(img_path)
            # 获取图片对应的标签,1表示Excel文件的第二列
            y_label = int(self.labels.iloc[index, 1])
            # 如果使用时附加了transform参数,则对图片应用转换
            if self.transform:
                image = self.transform(image)
            if self.target_transform:
                y_label = self.target_transform(y_label)
            return image, y_label
    
    
    def img_show(img):
        '''将img转化为PIL图像格式后展示'''
        to_pil_image = ToPILImage()
        img = to_pil_image(img)
        plt.imshow(img)
    
    
    # 这里标签采用one-hot编码只是为了展示效果,不考虑实际意义
    dataset = ZoroDataset(label_file=label_path, img_dir=img_path, transform=ToTensor(),
                          target_transform=Lambda(lambda y: torch.zeros(
                              2, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1)))
    
    train_features, train_labels = dataset[0]
    # img_show(train_features)
    # print('one-hot标签:', train_labels)
    # plt.show()
    batch_size = 2
    train_dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
    print('数据集样本数:', len(dataset))
    
    for epoch in range(2):
        data_iter = iter(train_dataloader)
        for i, (train_features, train_labels) in enumerate(data_iter):
            plt.figure(i)
            for j in range(batch_size):
                plt.subplot(int(f"1{batch_size}{j + 1}"))
                # print(train_features.size())
                img = train_features[j]
                label = train_labels[j]
                img_show(img)
                print(f"Label: {label}")
            plt.show()
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  • 数据加载Dataset和DataLoader的使用

    千次阅读 2022-05-03 13:16:46
    但是在深度学习中,数据量通常是都非常多,非常大的,如此大量的数据,不可能一次性的在模型中进行向前的计算反向传播,经常我们会对整个数据进行随机的打乱顺序,把数据处理成个个的batch,同时还会对数据进行...
  • 目录前言DataSetDataLoader数据构建1. 创建Dataset 类 :sparkles:2. 读取数据 :ambulance:3. 返回数据 :zap:读取数据 :art:注意细节 :rocket:对比实验 前言 ???? 本章节主要介绍如何使用torch.utils.data 中的...
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  • 文章目录书写Dataset和DataLoader一、导入必要的库二、继承Dataset自定义数据读写三、写DataLoader完成batchshuffle等操作四、调用重构方法以及打印一些值1. 数据集的长度2. train_loader的长度3. crop的作用五、 ...
  • 目录序言Dataset和DataLoaderDatasetDataLoader具体实现(构造数据集、加载数据集、训练) 序言 1.每次采用一个样本进行随机梯度下降,会得到随机性较好的训练结果,但是速度较慢,训练时间长 2.加入batch,用全部的...
  • PyTorch 入门实战(三)——Dataset和DataLoader

    万次阅读 多人点赞 2019-08-05 19:49:26
    文章目录一、概念二、Dataset的创建使用三、DataLoader的创建使用四、将Dataset数据标签放在GPU上(代码执行顺序出错则会有bug)五、Dataset和DataLoader总结 一、概念 torch.utils.data.dataset这样的抽象...
  • Torchvison-dataset的使用 这里介绍的时是Torchvision中关于数据库Dataset的一些使用方法。 首先我们可以在Pytorch观望中看到Torchvision中的很多数据集: 以CIFAR为例,点进去后可以了解到更多关于该数据集的一些...
  • 入门向,使用torch.utils.data中的Dataset和DataLoader制造自己的数据集。
  • 今天小编就为大家分享一篇PyTorch 解决Dataset和Dataloader遇到的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • Dataset和DataLoader都是Pytorch里面读取数据的工具。现在对这两种工具做一个概括总结。 1.Dataset 一个例子: # 导入需要的包 import torch import torch.utils.data.dataset as Dataset import numpy as np ...
  • 在深度学习中,数据量通常是都非常多,非常大的,如此大量的数据,不可能一次性的在模型中进行向前的计算反向传播,经常我们会对整个数据进行随机的打乱顺序,把数据处理成一个个的batch,同时还会对数据进行...
  • DataSet类的说明 An abstract class representing a :class:Dataset. All datasets that represent a map from keys to data samples should subclass it. All subclasses should overwrite :meth:`__getitem__`, ...
  • 【pytorch】(二)实例讲解Dataset DataLoader 用到的数据
  • Pytorch通常使用Dataset和DataLoader这两个工具类来构建数据管道。 Dataset定义了数据集的内容,它相当于一个类似列表的数据结构,具有确定的长度,能够用索引获取数据集中的元素。 而DataLoader定义了按batch加载...
  • 构建自己的数据集的txt文件,并且通过txt文件构建自己的dataset和dataLoader
  • 简单实现Dataset和Dataloader 文章目录一. 定义Dataset二. 结合Dataloader三. 参考文章 一. 定义Dataset 在Python中,所有以“__”双下划线包起来的方法,都统称为“Magic Method”,中文称魔术方法,例如类的初始化...
  • 文章目录:1 Dataset基类2 构建Dataset子类2.1 __Init__2.2 __getitem__3 dataloader 1 Dataset基类 PyTorch 读取其他...
  • 2.2 utils.data.DataLoader2.3 下面介绍一下自定义数据集构成方法`类型1:map-style datasets``类型2:iterable-style datasets`Reference: 1.数据处理工具箱概述 数据下载预处理是机器学习、深度学习实际项目中...
  • Dataset和Dataloader在加载数据时如何调用到__getitem__()函数
  • pytorch数据集加载之DataSet和DataLoader

    千次阅读 2021-01-03 11:53:38
    在学习深度学习初期,被各种算法、各种名词吸引,学习了一些相关知识、框架方法,也跑过Mnist分类以及iris回归。但是当真正拿到一个陌生的数据集时,需要重头开始搭建一个完整的模型时,常常会感觉到无从下手,...
  • 1、Dataset和DataLoader 1)Dataset类,构建数据,需要重写__len____getitem__这两个函数 2)DataLoader,迭代器,加载Dataset数据把分batch用作模型输入 import torch import torch.utils.data.dataset as ...
  • python里的Dataset和DataLoader

    千次阅读 2021-07-30 15:25:10
    class Dataset(Generic[T_co]): r"""一个抽象类表示为:class: ' Dataset '。 所有表示从键到数据样本映射的数据集都应该子类化它。 所有子类都应该覆写:方法: ' __getitem__ ', 支持获取已给定键的数据样本。...
  • Dataset Dataloader 的用法
  • Torch_3_DatasetDataloader

    2022-04-29 09:08:20
    实现方法 导入 from torch.utils.data import Dataset, DataLoader Dataset torch内置抽象类,无法实例化,通过继承并重写魔术方法实现 class MyDataset(Dataset): def __init__(self, filepath): xy = np.load...
  • 深入浅出 DatasetDataLoader

    千次阅读 2022-04-05 13:58:43
    详细介绍DatasetDataLoader

空空如也

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